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近年来,
空间人工智能(Spatial AI)
取得了迅猛的发展。为进一步推动该领域的研究与应用,慕尼黑工业大学与苏黎世大学将联合举办Spatial AI Workshop,并于ECCV 2024大会期间聚焦多项前沿课题。Workshop旨在通过融合计算机视觉与空间理解,推动智能系统的发展,使其具备稳健的定位能力、增强的感知能力,以及对复杂场景的精确解析。
与此同时,我们将举办
自动驾驶视觉重定位挑战赛
,邀请全球的学术界、工业界及个人开发者参与这一竞赛,共同探索自动驾驶中的视觉重定位难题。期待您的积极参与与贡献!
在本次Workshop中,我们将重点讨论以下议题:
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空间人工智能在机器人、自动驾驶和增强现实(AR)中的应用
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🔍 挑战赛任务说明
本次挑战赛的任务聚焦于自动驾驶场景中的
视觉重定位
,参赛者需要开发算法,精确估计参考序列中的图像与目标序列之间的
6自由度相对位姿
(6DOF relative pose),算法的评估基于
4Seasons数据集
。
挑战任务要求参赛者应对多种季节和复杂感知条件下的视觉重定位问题,包括白天与夜晚、不同天气和光照变化下的场景。这些场景涵盖了多层停车场、城市道路(包括隧道)、乡村和高速公路等多样环境,极大考验了算法的鲁棒性与适应性。参赛者需要在这些条件下开发出能够精确定位的算法,面对诸如视觉里程计、全局场所识别和基于地图的重定位跟踪等复杂任务。这些多样环境中的定位准确性和鲁棒性将成为评估算法性能的关键标准。
挑战赛信息与数据集获取地址:SpatialAI-ECCV2024-Challenge-Github
📅 竞赛安排
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提交截止日期
:2024年9月22日 24:00 (CEST)
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颁奖典礼与报告展示
:获胜团队将被邀请于2024年9月29日上午在ECCV 2024 Spatial AI Workshop上展示其成果。
🏆 奖项设置
📂 参赛信息
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请将方案结果打包为
单个zip文件
,发送至官方邮箱:
[email protected]
,邮件抬头依照“ ECCV SpatialAI challenge | team name ”的格式。
-
所有参赛者需提交一篇方案的解释
文档
,可以是已发表的论文、arXiv预印本,或提交给Workshop的常规投稿文。
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禁止
提交完全基于现有开源项目且未做任何创新的结果。
-
允许使用额外的训练数据或预训练模型
,但参赛者必须详细说明所使用的训练数据来源。
禁止使用测试序列进行训练
。
-
我们鼓励来自学术界、工业界以及个人开发者自由参与各种方法的测试。
📖 更多链接
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Workshop官方网站:https://sites.google.com/view/spatial-ai-eccv24
-
4Seasons数据集:https://www.4seasons-dataset.com
✉️ 联系方式
如果有任何问题,请发送邮件至:[email protected]
我们期待您的参与,推动视觉重定位技术的进一步发展!
本文仅做学术分享,如有侵权,请联系删文。
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